Amaliy ma tema tika V a axborot texnologiy alarining zamona viy

Human Pose Detection and Tracking 
Videodan inson pozasini baholash jismoniy mashqlar 
miqdorini aniqlash, imo-ishora tilini aniqlash va butun tana 
imo-ishoralarini boshqarish kabi turli xil ilovalarda muhim 
rol o'ynaydi. Masalan, u yoga, raqs va fitnes dasturlari uchun 
asos bo'lishi mumkin. Shuningdek, u kengaytirilgan 
haqiqatda raqamli kontent va ma'lumotni jismoniy 
dunyoning tepasida joylashtirish imkonini beradi. 
MediaPipe Pose - bu ML Kit Pose Detection API-ni 
quvvatlaydigan BlazePose tadqiqotimizdan foydalangan 
holda RGB video kadrlaridan 33 ta 3D belgilari va butun 
tanadagi fonni segmentatsiyalash niqobini aniqlaydigan 
yuqori aniqlikdagi tana pozasini kuzatish uchun ML yechimidir. Hozirgi zamonaviy yondashuvlar, birinchi 
navbatda, xulosa chiqarish uchun kuchli ish stoli muhitlariga tayanadi, bizning usul esa ko'pgina zamonaviy 
mobil telefonlar, ish stoli kompyuterlar/noutbuklar, python va hatto internetda real vaqt rejimida ishlashga 
erishadi. 
Object Detection and Tracking 
MediaPipe Box Tracking bir necha yillardan beri Motion Stills, YouTube maxfiylik xiralashuvi va 
Google Lens-da real vaqt rejimida kuzatishni kuchaytirib, klassik kompyuter ko‘rish yondashuvlaridan 
foydalanib kelmoqda. 
Qutini kuzatish yechimi video yoki kamera oqimidagi tasvir freymlarini va kuzatilishi kerak bo'lgan 
2D hududlarni ko'rsatuvchi vaqt belgilari bilan boshlang'ich quti pozitsiyalarini sarflaydi va har bir kadr 
uchun kuzatilgan quti o'rinlarini hisoblab chiqadi. Ushbu maxsus foydalanish holatida, boshlang'ich qutisi 
pozitsiyalari ob'ektni aniqlashdan kelib chiqadi, lekin boshlang'ich pozitsiyasi foydalanuvchi yoki boshqa 
tizim tomonidan qo'lda ham ta'minlanishi mumkin. Bizning yechimimiz uchta asosiy komponentdan iborat: 
harakatni tahlil qilish komponenti, oqim paketi komponenti va qutini kuzatish komponenti. Har bir 
komponent MediaPipe kalkulyatori sifatida inkapsullangan va qutini kuzatish yechimi umuman MediaPipe 
subgrafi sifatida taqdim etilgan. 
Eslatma: Grafikni tasavvur qilish uchun grafikdan nusxa oling va uni MediaPipe Visualizer dasturiga 
joylashtiring. 
Qutidagi kuzatuv subgrafida MotionAnalysis kalkulyatori tasvir bo‘ylab xususiyatlarni (masalan, 
yuqori gradient burchaklar) ajratib oladi, vaqt o‘tishi bilan ushbu xususiyatlarni kuzatib boradi, ularni 
oldingi va fon xususiyatlariga tasniflaydi va mahalliy harakat vektorlari va global harakat modelini 
baholaydi. FlowPackager kalkulyatori taxminiy harakat metama'lumotlarini samarali formatga to'playdi. 
BoxTracker kalkulyatori ushbu harakat metama'lumotlarini FlowPackager kalkulyatoridan va boshlang'ich 
qutilarning holatidan oladi va vaqt o'tishi bilan qutilarni kuzatib boradi. MotionAnalysis kalkulyatori 
tomonidan ishlab chiqarilgan faqat harakat ma'lumotlaridan (RGB freymlariga ehtiyoj sezmasdan) 
foydalanib, BoxTracker kalkulyatori alohida ob'ektlar yoki hududlarni boshqalardan ajratgan holda kuzatib 
boradi. Batafsil maʼlumot olish uchun Google Developers blogidagi MediaPipe yordamida obyektlarni 
aniqlash va kuzatish boʻlimiga qarang. 
Bizning arxitekturamizning afzalligi shundaki, harakat tahlilini maxsus MediaPipe kalkulyatoriga 
ajratish va butun tasvir boʻylab kuzatish xususiyatlarini kuzatish orqali biz kuzatilayotgan hududlar sonidan 
qatʼiy nazar katta moslashuvchanlik va doimiy hisoblashni taʼminlaymiz! Kuzatuv vaqtida RGB 
freymlariga tayanmaslik uchun bizning kuzatuv yechimimiz freymlar to'plami bo'ylab metama'lumotlarni 
keshlash uchun moslashuvchanlikni ta'minlaydi. Keshlash hududlarni o'z vaqtida ham orqaga, ham oldinga 

---

436 
kuzatish imkonini beradi; yoki hatto tasodifiy kirish bilan kuzatish uchun to'g'ridan-to'g'ri belgilangan vaqt 
tamg'asi bilan sinxronlashtiring.